## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER PAKAIAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA TOKO HENHEN COLLECTION
Wilmar Tabah Nugroho 1) , Supriatin 2) ,Firman Asharudin 3) , Oki Arifin 4)
1) Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta
2) Manajemen Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta
3) Teknik InformatikaUniversitas AMIKOM Yogyakarta
4) Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Politeknik Negeri Lampung
email : wilmar.nugroho@students.amikom.ac.id 1) , supriatin@amikom.ac.id 2) , firman_asharudin@amikom.ac.id 3) , okiarifin@polinela.ac.id 4)

## Abstraksi
HenHen Collection merupakan toko pakaian yang menjual berbagai macam jenis pakaian. Toko tersebut saat ini mengalami kesulitan dalam memilih supplier pakaian dikarenakan banyaknya kriteria yang dipertimbangkan dan proses  pemilihan  supplier  masih  berdasarkan  perasaan  dan  perkiraan  pemilik  toko.  Situasi  semacam  ini  dapat berdampak pada ketersediaan barang yang akhirnya berpengaruh terhadap keuntungan, kepuasan, dan kesetiaan pelanggan. Kesulitan tersebut dapat dipecahkan dengan membangun sistem pendukung keputusan untuk memilih supplier  pakaian.  Penilaian  pemasok  yang  sebelumnya  cenderung  bersifat  subjektif  dapat  dipecahkan  dengan menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  yang  diimplementasikan  ke  dalam  aplikasi  berbasis website. Metode ini dapat mencari alternatif optimal berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dengan melakukan penjumlahan  terbobot  untuk  semua  atribut  pada  setiap  alternatif  yang  ada.  Dengan  metode  tersebut,  maka diharapkan dapat membandingkan setiap alternatif supplier secara seimbang dan menghasilkan alternatif melalui perhitungan yang pasti dan konsisten.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Penilaian Supplier, Simple Additive Weighting (SAW)

## Abstract
HenHen Collection is a clothing store  that sells various types of clothing. The store  is currently experiencing difficulties in selecting clothing suppliers due to many criteria considered and supplier selection process is still based on the store owner's feelings and estimates. This kind of situation can have an impact on the availability of goods  which  ultimately  affects  profits,  satisfaction  and  customer  loyalty.  These  difficulties  can  be  solved  by building a decision support system for selecting clothing suppliers. Supplier evaluation which previously tended to be subjective can be solved by applying the Simple Additive Weighting (SAW) method which is implemented into a website-based application. This method can find optimal alternatives based on predetermined criteria by performing weighted sums for all the attributes of each alternative. With this method, it is expected to be able to compare each alternative supplier in a balanced way and produce alternatives through definite and consistent calculations.

## Keywords :
Decision Support System, Supplier Assessment, Simple Additive Weighting (SAW)

## 1. Pendahuluan
Toko  HenHen  Collection  merupakan  toko  pakaian yang menjual berbagai jenis pakaian untuk berbagai usia  sehingga  harus  menjaga  ketersediaan  pakaian dalam  berbagai  ukuran.  Toko  ini  memiliki  pangsa pasar kalangan menengah ke bawah sehingga harus menjaga  harga  rendah  tanpa  mengabaikan  kualitas barang.  Toko  ini  memiliki  banyak  supplier  untuk
memenuhi  pasokan  berbagai  jenis  pakaian  dengan berbagai jenis warna dan ukuran. Setiap jenis pakaian dapat  memiliki  supplier  tersendiri.  Suatu  jenis pakaian dapat dipasok lebih dari satu supplier untuk melengkapi  warna  dan  ukuran  pakaian.  Sebuah supplier dapat memasok lebih dari satu jenis pakaian.
Pada  saat  ini  Toko  HenHen  Collection  mengalami kesulitan dalam memilih supplier pakaian. Kesulitan
ini  disebabkan  oleh  banyaknya  kriteria  yang dipertimbangkan  dan  juga  disebabkan  oleh banyaknya  alternatif  supplier  pakaian  yang diikutsertakan dalam pertimbangan. Proses pemilihan supplier pakaian di Toko HenHen Collection masih menggunakan cara manual berdasarkan perasaan dan perkiraan pemilik toko. Data penilaian kriteria untuk masing-masing  supplier  belum  memiliki  parameter yang tepat, akurat, dan konsisten. Penilaian ini masih menggunakan  perasaan  dan  perkiraan  yang cenderung  subjektif.  Penentuan  nilai  setiap  supplier belum  menggunakan  model  perhitungan  yang  pasti dan  konsisten.  Pembuatan  peringkat  juga  masih menggunakan  perkiraan  yang  rentan  terhadap kesalahan.  Data  mengenai  supplier  masih  disimpan dalam bentuk catatan pada  buku. Penilaian supplier belum  tercatat  pada  buku,  hanya  dalam  ingatan pemilik  toko.  Proses  ini  dapat  mengakibatkan pemilihan  supplier  pakaian  yang  salah.  Situasi semacam  ini  dapat  berdampak  pada  ketersediaan barang  yang  pada  akhirnya  berpengaruh  terhadap keuntungan, kepuasan, dan kesetiaan pelanggan.
Kesulitan  yang  dialami  Toko  HenHen  Collection akan  dipecahkan  dengan  membangun  sistem pendukung  keputusan  untuk  memilih  supplier pakaian. Sistem pendukung keputusan adalah sistem informasi  yang  secara  khusus  digunakan  untuk membantu  pengambilan  keputusan  pada  masalah semi  terstruktur  [1].  Penggunaan  sistem  pendukung keputusan  dapat  mempermudah  pengambilan keputusan  [2]  dan  meningkatkan  objektivitas pengambilan  keputusan  [3].  Sistem  pendukung keputusan  telah  digunakan  untuk  membantu pemilihan supplier bahan bangunan untuk PT  Cipta Arsigriya  [4],  supplier  cindera  mata  untuk  BPU UNMUL [5], dan supplier bahan baku untuk PT Kary Indomas  Elok  [6].  Metode  perhitungan  sistem pendukung  keputusan  yang  akan  digunakan  adalah Simple  Additive  Weighting . Metode  ini  menerapkan penjumlahan  terbobot.  Penilaian  dilakukan  dengan menghitung jumlah terbobot dari nilai kinerja setiap kriteria  masing-masing  alternatif  [7].  Metode  ini memiliki  kelebihan  langkah  perhitungan  nilai  dan pembuatan  peringkat  yang  sederhana  [8],  dapat melakukan penilaian lebih cepat, mampu memberikan  pilihan  alternatif  terbaik,  serta  mampu memproses  banyak  alternatif  [9].  Alasan  mengapa metode Simple  Additive  Weighting dipilih  karena metode  tersebut  telah  digunakan  untuk  membantu pemilihan supplier obat untuk BPM X [10], supplier obat  untuk  PT  AVO  Innovation  Technology  [11], serta  supplier komponen dan bahan baku untuk CV Bina Usaha Mandiri [12]. Berdasarkan latar belakang tersebut memperkuat alasan penulis untuk melakukan penelitian  untuk  membangun  sistem  pendukung keputusan  dengan  menerapkan  metode Simple Additive  Weighting yang  diimplementasikan  pada sistem berbasis web untuk membantu Toko HenHen Collection dalam proses pemilihan supplier.

## 2. Metode Penelitian
Data  dalam  penelitian  ini  diambil  dengan  beberapa metode antara lain:
1) Studi Pustaka Dilakukan pemahaman terhadap objek yang akan diteliti  dengan  membaca  berbagai  sumber referensi  seperti  buku-buku,  jurnal,  maupun sumber bacaan lainnya.
2) Wawancara Dilakukan pengumpulan data melalui wawancara dengan  pemilik  toko  HenHen  Collection  secara langsung  untuk  mengumpulkan  data  mengenai informasi  pemasok,  parameter  penliaian,  dan kebutuhan sistem.

## 2.1 Alur Penelitian
Alur penelitian yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian.

## 2.2 Metode Simple Additive Weighting
Menurut  Apriliana  dan  Saputra  (2020),  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  adalah  metode perhitungan dalam sistem pendukung keputusan yang menerapkan penjumlahan terbobot dari nilai kinerja masing-masing  kriteria  untuk  setiap  alternatif. Metode  ini  memerlukan  pembobotan  setiap  kriteria yang  digunakan  dalam  perhitungan.  Metode  ini melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  dengan membandingkan  nilai  kinerja  alternatif  ke  dalam skala tertentu. Nilai total suatu alternatif merupakan penjumlahan  dari  semua  hasil  perkalian  antar  hasil normalisasi nilai kinerja suatu alternatif dengan bobot kriteria  yang  sesuai.  Terdapat  2  jenis  kriteria  pada metode ini, yaitu benefit (manfaat) dan cost (biaya). Suatu kriteria termasuk jenis benefit jika nilai terbesar adalah yang terbaik. Suatu kriteria termasuk jenis cost jika nilai terkecil adalah yang terbaik [7].
Langkah  perhitungan  metode  SAW  adalah  sebagai berikut :
1) Menentukan  kriteria  yang  akan  diikutsertakan dalam pertimbangan pengambilan keputusan.
2) Menentukan  nilai  kesesuaian  setiap  kriteria untuk masing masing alternatif.
3) Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria dan nilai kesesuaian kriteria.
4) Melakukan  normalisasi  matriks  keputusan berdasarkan persamaan (1)
𝑟 𝑖𝑗 { x ij max x ij ;  jika j adalah kriteria jenis benefit
min x ij x ij ;  jika j adalah kriteria jenis cost
(1)
Di  mana  r ij adalah  nilai  kinerja  yang  telah dinormalisasi,  x ij adalah  nilai  kriteria  untuk masing-masing  kriteria, xij max xij adalah  nilai tertinggi untuk setiap kriteria, dan min xij xij adalah nilai terendah untuk untuk setiap kriteria.
5) Menghitung  nilai  preferensi  alternatif  dengan rumus (2)
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Dimana V i adalah peringkat alternatif, w j adalah bobot kriteria, dan r ij adalah nilai kinerja yang sudah dinormalisasi.
6) Mengurutkan  nilai  alternatif  berdasarkan  nilai total alternatif. Alternatif dengan nilai V i lebih tinggi  merupakan  alternatif  yang  lebih disarankan untuk dipilih.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisis Data
Hasil  pengumpulan  data  melalui  wawancara  secara langsung  dengan  pemilik  toko  didapatkan  data kriteria  yang  digunakan  untuk  melakukan  penliaian supplier yaitu harga barang, kualitas barang, fasilitas retur, kelengkapan barang, dan kecepatan pengiriman.  Setiap  kriteria  memiliki  parameter penliaian yang berbeda beda. Hasil dari analisis setiap data kriteria yang kemidian ditentukan jenis dan juga bobotnya ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Kriteria, Parameter Penilaian, Dan Bobot Penilaian
No Nama Kriteria Parameter Penilaian Jenis Bobot 1 Harga barang Selisih harga barang Cost 30 2 Kualitas barang Berapa persen barang yang sempurna Benefit 30 3 Fasiltas retur Ada atau tidak fasilitas retur Benefit 20
4 Kelengkapan barang Lengkap atau tidak jumlah ukuran yang dipesan Benefit 10 5 Kecepatan pengiriman Berapa lama barang dikirim Cost 10
Kemudian setiap kriteria yang ada ditentukan rentang penilaian  dan  juga  bobot  parameternya.  Hasil penentuan  rentang  penilaian  dan  juga  bobot parameter  setiap  kriteria  ditunjukkan  oleh  Tabel  2, Tabel 3, Tabel 4, Tabel 5, dan Tabel 6.

## 1. Kriteria Harga Barang
TABEL 2. PARAMETER DAN BOBOT PARMETER
KRITERIA HARGA BARANG. No Nama Parameter Bobot Parameter 1 Selisih harga >= 12000 2 2 Selisih harga 9000 – 11999 4 3 Selisih harga 6000 – 8999 6 4 Selisih harga 3000 - 5999 8 5 Selisih harga < 3000 10

## 2. Kriteria Kualitas Barang

## TABEL 3. PARAMETER DAN BOBOT KRITERIA
KUALITAS BARANG. No Nama Parameter Bobot Parameter 1 Barang yang sempurna 100% 10 2 Barang yang sempurna 95,00 - 99,99% 8 3 Barang yang sempurna 90,00- 94,99% 6 4 Barang yang sempurna 85,00- 89,99% 4 5 Barang yang sempurna < 85,00% 2

## 3. Kriteria Fasilitas Retur
TABEL 4. PARAMETER DAN BOBOT KRITERIA

## FASILITAS RETUR.
No Nama Parameter Bobot Parameter 1 Ada retur 10 2 Tidak ada retur 5

## 4. Kriteria Kelengkapan Barang
TABEL 5. PARAMETER DAN BOBOT KRITERIA KELENGKAPAN BARANG. No Nama Parameter Bobot Parameter 1 Lengkap 10 2 Kekurangan 1 ukuran 8 3 Kekurangan 2 ukuran 6 4 Kekurangan 3 ukuran 4 5 Kekurangan >=4 ukuran 2

## 5. Kriteria Kecepatan Pengiriman
TABEL 6. PARAMETER DAN BOBOT KRITERIA KECEPATAN PENGIRIMAN. No Nama Parameter Bobot Parameter 1 Butuh waktu 1-2 hari 2 2 Butuh waktu 3-4 hari 4 3 Butuh waktu 5-6 hari 6 4 Butuh waktu 7-8 hari 8 5 Butuh waktu >=9 hari 10

## 3.2 Analisis Perhitungan Manual
Diketahui  bahwa  dari  wawancara  diketahui  bahwa Toko  HenHen  Collection  memiliki  sample  data  8 pemasok  aktif.  Dari  data  tersebut  dilakukan perhitungan  manual  metode Simple  Additive Weighting sesuai  dengan  langkah-langkah  yang sebelumnya sudah dijabarkan.
1) Menentukan kriteria dan parameter
Kriteria  dan  parameter  yang  ditentukan  sudah dijelaskan  dalam  analisis  data.  Kemudian  setiap kriteria  dilakukan  normalisasi  bobot  kriteria.  Bobot normal  kriteria  merupakan  hasil  pembagian  bobot kriteria dengan jumlah semua bobot kriteria. Contoh perhitungan yang akan diuraikan adalah perhitungan bobot  normal  kriteria  harga  barang.  Bobot  kriteria harga barang adalah 30. Jumlah semua bobot kriteria adalah 100. Bobot normal untuk kriteria harga barang adalah  bobot  kriteria  harga  barang  dibagi  jumlah semua  bobot  kriteria,  yaitu  30/100  yang menghasilkan  0.30.  Hasil  dari  perhitungan  bobot normal setiap kriteria diatas disajikan pada Tabel 7.

## TABEL 7. HASIL PERHITUNGAN BOBOT NORMAL
KRITERIA. No Nama Kriteria Jenis Kriteria Bobot Kriteria Bobot Normal 1 Harga barang Cost 30 0,30 2 Kualitas barang Benefit 30 0,30 3 Fasiltas retur Benefit 20 0,20 4 Kelengkapan barang Benefit 10 0,10 5 Kecepatan pengiriman Cost 10 0,10 Jumlah Bobot Kriteria 100 1,00
2) Menentukan  nilai  kesesuaian  yang  kemudian dibuat matriks keputusannya.
Data mengenai penilaian setiap alternatif pada setiap kriteria  yang  didapatkan  dari  hasil  wawancara kemudian ditentukan nilai kesesuaiannya. Lalu dibuat matriks  keputusan  yang  hasilnya  dapat  dilihat  pada Tabel 8.
TABEL 8. MATRIKS KEPUTUSAN.
No Alternatif  C1 C2 C3 C4 C5 1 A1 4 4 5 8 10 2 A2 8 2 10 10 2 3 A3 10 10 5 10 8 4 A4 8 2 5 8 2 5 A5 6 8 10 10 6 6 A6 4 2 10 8 4 7 A7 6 10 5 10 6 8 A8 10 8 10 8 2 3) Melakukan normalisasi matriks keputusan. Normalisasi matriks
keputusan dilakukan berdasarkan  jenis  kriterianya.  Jika  jenis  kriteria benefit maka nilai normal adalah nilai alternatif pada suatu  kriteria  dibagi  nilai  tertinggi  untuk  kriteria tersebut.  Jika  jenis  kriteria  adalah cost maka  nilai normal  adalah  nilai  terendah  pada  suatu  kriteria dibagi nilai alternatif untuk kriteria tersebut. Sebagai contoh adalah normalisasi kriteria harga barang (C1) untuk alternatif ke 1 (A1) yang memiliki nilai 4. Jenis kriteria  adalah cost sehingga  menggunakan  nilai terendah.  Perhitungan  normal  kriteria  harga  barang (C1) untuk alternatif ke 1 (A1) adalah sebagai berikut.
𝑟 11 = min 𝑥11 x11 = 4 4 = 1 (3)
Hasil  perhitungan  yang  dilakukan  untuk  semua alternatif pada setiap kriteria ditunjukkan pada Tabel 9.
TABEL 9. NORMALISASI MATRIKS KEPUTUSAN. No  Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1 A1 1,0000  0,4000  0,5000  0,8000  0,2000 2 A2 0,5000  0,2000  1,0000  1,0000  1,0000 3 A3 0,4000  1,0000  0,5000  1,0000  0,2500 4 A4 0,5000  0,2000  0,5000  0,8000  1,0000 5 A5 0,6667  0,8000  1,0000  1,0000  0,3333 6 A6 1,0000  0,2000  1,0000  0,8000  0,5000 7 A7 0,6667  1,0000  0,5000  1,0000  0,3333 8 A8 0,4000  0,8000  1,0000  0,8000  1,0000

## 4) Menghitung nilai preferensi
Pembobotan  hasil  normalisasi  matriks  keputusan diperlukan  untuk  menghitung  nilai  preferensi  suatu alternatif. Pembobotan dilakukan dengan mengalikan matriks hasil normalisasi dengan bobot kriteria hasil normalisasi.  Sebagai  contoh  adalah  pembobotan untuk alternatif ke 1 (A1) pada kriteria harga barang (C1).  Hasil  normalisasi  kriteria  harga  barang  untuk A1  adalah 1.  Hasil  normalisasi  bobot kriteria  harga barang  adalah  0,30.  Jadi  perhitungan  nilai  terbobot kriteria harga barang (C1) untuk A1 adalah 1 x 0,30 = 0,30.
Hasil  perhitungan  pembobotan  matriks  keputusan untuk  semua  kriteria  pada  setiap  alternatif ditunjukkan oleh Tabel 10.
TABEL 10. PEMBOBOTAN MATRIKS KEPUTUSAN.
No  Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1 A1 0,3000  0,1200  0,1000  0,0800  0,0200 2 A2 0,1500  0,0600  0,2000  0,1000  0,1000 3 A3 0,1200  0,3000  0,1000  0,1000  0,0250 4 A4 0,1500  0,0600  0,1000  0,0800  0,1000 5 A5 0,2000  0,2400  0,2000  0,1000  0,0333 6 A6 0,3000  0,0600  0,2000  0,0800  0,0500 7 A7 0,2000  0,3000  0,1000  0,1000  0,0333 8 A8 0,1200  0,2400  0,2000  0,0800  1,0000
Nilai  preferensi  suatu  alternatif  adalah  hasil penjumlahan dari nilai terbobot semua kriteria untuk alternatif tersebut. Sebagai contoh adalah perhitungan nilai preferensi untuk alternatif 1 (A1) yang memiliki hasil  pembobotan  0,3  untuk  kriteria  harga  barang (C1),  0,12  untuk  kriteria  kualitas  barang  (C2),  0,1 untuk kriteria fasilitas retur (C3), 0,08 untuk kriteria kelengkapan  barang  (C4),  dan  0,02  untuk  kriteria kecepatan  pengiriman  (C5).  Nilai  preferensi  untuk alternatif 1 (A1) adalah 0,3 + 0,12 + 0,1 + 0,08 + 0,02 yang menghasilkan 0,62. Hasil dari perhitungan nilai preferensi  untuk  semua  alternatif  pemasok mendapatkan hasil yang ditunjukkan pada Tabel 11.

## TABEL 11. HASIL PERHITUNGAN NILAI ALTERNATIF.
Alternatif Nilai Total A1 0,6200 A2 0,6100 A3 0,6450 A4 0,4900 A5 0,7733 A6 0,6900 A7 0,7333 A8 0,7400
5) Mengurutkan alternatif
Hasil pengurutan alternatif dari hasil nilai preferensi ditunjukkan pada Tabel 12.

## TABEL 12. HASIL PENGURUTAN NILAI ALTERNATIF.
Peringkat Alternatif  Nilai Total 1 A5 0,7733 2 A8 0,7400 3 A7 0,7333 4 A6 0,6900 5 A3 0,6450 6 A1 0,6200 7 A2 0,6100 8 A4 0,4900

## 3.3 Perancangan
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  sistem  yang menggambarkan bagaimana  alur  dari  sebuah  sistem yang  nantinya  akan  dibangun.  Proses  perancangan terdiri dari pembuatan beberapa diagram antara lain.

## 3.3.1 Diagram Alir Sistem
Diagram alir sistem atau biasanya disebut flowchart menggambarkan  sebuah  proses  yang  terjadi  dalam program  yang  nantinya  akan dibuat.  Flowchart  dari sistem ditunjukkan oleh Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Sistem.

## 3.3.2 Diagram Konteks
Diagram  konteks  menggambarkan  suatu  ruang lingkup  besar  yang  dapat  mewakili  seluruh  proses dari  sistem  yang  akan  berjalan.  Diagram  konteks sistem yang dibangun ditunjukkan oleh Gambar 3.
Gambar 3. Diagram Konteks.

## 3.3.3 Diagram Alir Data
Diagram  alir  data  atau  lebih  sering  disebut  dengan DFD  digunakan  untuk  menggambarkan  proses  apa saja yang terjadi di dalam sistem. Dengan DFD data data  yang  terlibat  dalam  setiap  proses  dapat diidentifikasi.

## 3.3.3.1 DFD Level 1
DFD level 1 dari sistem yang dibangun ditunjukkan oleh gambar 4.
Gambar 4. DFD Level 1.

## 3.3.3.2 DFD Level 2
DFD level 2 proses pengelolaan kriteria sistem yang dibangun ditunjukkan oleh Gambar 5.
Gambar 5. DFD Level 2 Proses Pengelolaan Kriteria.
DFD  level  2  proses  pengelolaan  jenis  sistem  yang dibangun ditunjukkan oleh Gambar 6.
Gambar 6 DFD Level 2 Proses Pengelolaan Jenis.

## 3.3.4 Diagram Relasi Antar Entitas
Diagram relasi antar entitas atau lebih sering disebut ERD  berguna  untuk  mendeskripsikan  hubungan antara data dan didasarkan oleh presepsi dari sebuah dunia  nyata  yang  terdir  dari  sekumpulan  objek, disebut entitas dan relasi. ERD dari sistem yang yang dibangun ditunjukkan oleh Gambar 7.

## Gambar 7 Diagram relasi antar entitas

## 3.3.5 Diagram Relasi Antar Tabel
Diagram relasi antar tabel mendiskripsikan relasi dari setiap tabel yang terdapat dalam basis data. Diagram relasi  antar  tabel  dari  sistem  yang  dibangun ditunjukkan oleh Gambar 8.
Gambar 8. Diagram Relasi Antar Tabel.

## 3.4 Implementasi

## 3.4.1 Implementasi Basis Data
Tahap ini dilakukan implementasi dalam pembuatan database  sistem.  Database  yang  digunakan  oleh sistem  adalah  MySQL.  Sistem  yang  dibangun memiliki 7 tabel yaitu tabel kriteria, tabel parameter, tabel  pemasok,  tabel  jenis,  tabel  kelompok,  tabel nilai,  dan  tabel  administrator.  Hasil  pembuatan database dalam MySQL dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Pembuatan Database.

## 3.4.2 Implementasi Antar Muka
Tahap  ini  dilakukan  pembuatan  antarmuka  dari sistem yang akan dibuat. Antar muka sistem berperan penting  dalam  menyajikan  informasi  dan  sebagai jembatan antara pengguna dengan sistem.
1) Halaman Login
Halaman login merupakan halaman awal yang akan diakses  oleh  pengguna  ketika  mengakses  sistem. Tampilan halaman login dari sistem ditunjukkan oleh Gambar 10.
Gambar 10. Hasil Pembuatan Halaman Login.

## 2) Halaman Menu Utama
Halaman menu utama merupakan halaman yang akan diakses  oleh  pengguna  ketika  sudah  berhasil melakukan login. Pada halaman menu utama terdapat disktipsi  singkat  mengenai  petunjuk  penggunaan sistem  dan  juga  langkah  perhitungan yang  nantinya akan  dilakukan  oleh  sistem.  Pada  menu  utama  juga terdapat  menu  kriteria  untuk  mengakses  daftar kriteria  dan parameter  penilaiannya, menu  pemasok untuk  mengakses  data  pemasok,  menu  jenis  untuk mengakses data jenis dari pakaian yang dipasok, dan menu  saran  untuk  menampilkan  saran  penilaian supplier. Tampilan halaman menu utama dari sistem ditunjukkan oleh Gambar 11.

## Gambar 11. Hasil Pembuatan Halaman Menu Utama.

## 3) Halaman Daftar kriteria
Halaman  daftar  kriteria  merupakan  halaman  yang akan  diakses  oleh  pengguna  ketika  memilih  menu kriteria  pada  halaman menu utama.  Halaman  daftar kriteria  menyajikan  daftar  kriteria  penilaian  beserta bobot. Halaman ini juga digunakan untuk mengakses parameter  penilaian  dari  setiap  kriteria  yang  ada. Tampilan  halaman  daftar  kriteria  dari  sistem ditunjukkan oleh Gambar 12.
Gambar 12. Hasil Pembuatan Halaman Daftar Kriteria.

## 4) Halaman Pengelolaan Pemasok
Halaman pengelolaan pemasok merupakan halaman yang  akan  diakses  pengguna  ketika  memilih  menu pemasok pada menu utama. Halaman ini menyajikan daftar  informasi  lengkap  setiap  pemasok.  Tampilan halaman  pengelolaan  pemasok  dari  sistem ditunjukkan oleh Gambar 13.
5) Halaman Pengelolaan Jenis
Halaman pengelolaan jenis merupakan halaman yang akan  diakses  pengguna  ketika  memilih  menu  jenis. Halaman  ini  menyajikan  daftar  jenis  pakaian. Halaman  ini  juga  digunakan  untuk  mengakses halaman pengelolaan nilai yang nantinya setiap jenis pakaian  akan  memiliki  penilaiannya  maing-masing. Tampilan  halaman  pengelolaan  jenis  dari  sistem ditunjukkan oleh Gambar 14.

## Gambar 14 Hasil pembuatan halaman pengelolaan jenis

## 6) Halaman Pengelolaan Nilai
Halaman pengelolaan nilai merupakan halaman yang akan diakses oleh pengguna ketika akan melakukan penilaian terhadap suatu alternatif pada jenis pakaian tertentu.  Halaman  pengelolaan  nilai  akan  muncul setelah pengguna  memilih jenis pakaian mana yang ingin  dinilai setiap alternatifnya. Tampilan halaman pengelolaan  nilai  dari  sistem  ditunjukkan  oleh Gambar 15.
Gambar 15. Hasil Pembuatan Halaman Pengelolaan Nilai.
7) Halaman Penyajian Saran
Halaman  penyajian  saran  merupakan  halaman  yang akan  muncul  setelah  pengguna  mengakses  menu saran  pada  menu  utama.  Halaman  penyajian  saran merupakan halaman dimana hasil perhitungan sistem akan ditampilkan. Saran alternatif yang ditampilkan akan muncul setelah pengguna memilih jenis pakaian mana  yang  ingin  dimunculkan  saran  alternatif pemasoknya. Tampilan halaman penyajian saran dari sistem ditunjukkan oleh Gambar 16.

## Gambar 16 Hasil pembuatan halaman penyajian saran

## 3.5 Pengujian

## 3.5.1 Pengujian Black Box
Pengujian black box dilakukan terhadap semua fungsi minimal sistem. Fungsi yang diuji adalah mengelola data  kriteria,  parameter,  pemasok,  jenis,  kelompok, nilai,  dan  akun,  serta  menyajikan  saran.  Pengujian dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  semua  fungsi yang  dimiliki  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik. Hasil pengujian blackbox terdapat pada Tabel 13.

## TABEL 13. HASIL PENGUJIAN BLACK BOX.
Sub Kasus  Sekenario Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengamatan Kesimpulan Melihat daftar kriteria Klik menu kriteria Tampil daftar kriteria Tampil daftar kriteria Sesuai Melihat data kriteria Klik ikon lihat Tampil data kriteria Tampil data kriteria Sesuai Menambah data kriteria Klik tambah > isi formulir
> simpan Data kriteria tersimpan Data kriteria tersimpan
Sesuai Mengubah data kriteria Klik ikon ubah > isi formulir > simpan Data kriteria tersimpan Data kriteria tersimpan Sesuai
Menghapus data kriteria Klik ikon hapus > ya Data kriteria terhapus Data kriteria terhapus Sesuai Melihat daftar parameter Klik menu parameter Tampil daftar parameter Tampil daftar parameter Sesuai
Menambah data parameter Klik tambah > isis formulir > simpan Data parameter tersimpan Data parameter tersimpan Sesuai
Mengubah data parameter Klik ikon ubah >isi formulir > simpan Data parameter tersimpan Data parameter tersimpan Sesuai
Sub Kasus Sekenario
Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengamatan Kesimpulan Menghapus data parameter Klik ikon hapus > ya Data parameter tersimpan Data parameter tersimpan Sesuai Melihat daftar pemasok Klik menu pemasok Tampil daftar pemasok Tampil daftar pemasok Sesuai Melihat data pemasok Klik ikon lihat Tampil data pemasok Tampil data pemasok Sesuai Menambah data pemasok Klik tambah > isi formulir > simpan Data pemasok tersimpan Data pemasok tersimpan Sesuai Mengubah data pemasok Klik ikon ubah > isi formulir > simpan Data pemasok tersimpan Data pemasok tersimpan Sesuai Menghapus data pemasok Klik ikon hapus > ya Data pemasok terhapus Data pemasok terhapus Sesuai Melihat daftar jenis Klik menu pemasok Tampil daftar jenis Tampil daftar jenis Sesuai Melihat data jenis Klik ikon lihat Tampil data jenis Tampil data jenis Sesuai Menambah data jenis Klik tambah > isi formulir > simpan Data jenis tersimpan Data jenis tersimpan Sesuai Mengubah data jenis Klik ikon ubah > isi formulir > simpan Data jenis tersimpan Data jenis tersimpan Sesuai Menghapus data jenis Klik ikon hapus > ya Data jenis terhapus Data jenis terhapus Sesuai Melihat daftar kelompok Klik ikon lihat Tampil daftar kelompok Tampil daftar kelompok Sesuai Melihat data kelompok Klik ikon lihat Tampil data kelompok Tampil data kelompok Sesuai Menambah data kelompok Klik tambah > isi formulir > simpan Data kelompok tersimpan Data kelompok tersimpan
Sesuai
Mengubah data kelompok Klik ikon ubah > isi formulir > simpan Data kelompok tersimpan Data kelompok tersimpan Sesuai
Menghapus data kelompok Klik ikon hapus > ya Data kelompok terhapus Data kelompok terhapus Sesuai Melihat data nilai Klik ikon lihat Tampil data nilai Tampil data nilai Sesuai Menambah data nilai Klik tambah > isi formulir > simpan Data nilai tersimpan Data nilai tersimpan Sesuai Mengubah data nilai Klik ikon ubah > isi formulir > simpan Data nilai tersimpan Data nilai tersimpan Sesuai Menghapus data nilai Klik ikon hapus > ya Data nilai terhapus Data nilai terhapus Sesuai
Sub Kasus Sekenario Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengamatan Kesimpulan Melihat data akun Klik ikon lihat Tampil data akun Tampil data akun Sesuai Mengubah data akun Klik ikon ubah > isi formulir > simpan Data akun tersimpan Data akun tersimpan Sesuai Melihat daftar jenis Klik menu saran Tampil daftar jenis Tampil daftar jenis Sesuai Melihat daftar saran Klik ikon lihat Tampil daftar saran Tampil daftar saran Sesuai
Berdasarkan  hasil  pengujian  black  box  dapat diketahui  bahwa  sistem  yang  telah  dibuat  dapat berfungsi dengan baik pada semua fungsi beserta sub fungsinya.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  sistem yang  telah  dibuat  dapat  melakukan  semua  fungsi dengan benar.

## 3.5.2 Pengujian Perhitungan
Perhitungan yang dilakukan oleh sistem diuji untuk mengetahui apakah perhitungan yang dilakukan oleh sistem  sudah  benar.  Pengujian  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  perhitungan  sistem  dengan hasil  perhitungan  manual  dan  juga  perhitungan manual  menggunakan  aplikasi  Microsoft  Excel. Berdasarkan  hasil  pengujian  perhitungan  secara manual yang hasil akhirnya ditunjukkan pada tabel 12 dan juga perhitungan manual menggunakan aplikasi Microsoft  Excel  yang  dibandingkan  dengan  hasil perhitungan  menggunakan  sistem,  dapat  diketahui bahwa  perbandingan  hasil  perhitungan  dan pengurutan  nilai  total  alternatif  ketiganya  sama. Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  sistem  yang  telah dibuat dapat melakukan perhitungan dengan benar. Hasil  akhir  perhitungan  manual  yang  sebelumnya sudah dilakukan ditunjukkan kembali pada Tabel 14.

## TABEL 14. HASIL PENGURUTAN NILAI ALTERNATIF.
Peringkat Alternatif Nilai Total 1 A5 0,7733 2 A8 0,7400 3 A7 0,7333 4 A6 0,6900 5 A3 0,6450 6 A1 0,6200 7 A2 0,6100 8 A4 0,4900
Hasil  akhir  perhitungan  manual  menggunakan aplikasi Microsoft Excel ditunjukkan oleh gambar 17.

## Gambar 17 Hasil perhitungan Microsoft Excell
Hasil  akhir  perhitungan  menggunakan  sistem ditunjukkan oleh gambar 18.

## Gambar 18 Hasil perhitungan sistem

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  sistem  pendukung keputusan pemilihan supplier telah berhasil dirancang dan diimplementasikan mulai dari tahap perancangan alur  proses  sistem,  implementasi  database,  dan implementasi antarmuka. Sistem pendukung keputusan  pemilihan  supplier  yang  dibangun  dapat membantu  Toko  HenHen  Collection  dalam melakukan  pemilihan  supplier  dengan  menyajikan hasil perhitungan setiap supplier menggunakan data kriteria  dan parameter yang telah ditentukan berupa peringkat  supplier  pakaian  yang  diurutkan berdasarkan  hasil  penilaian  yang  terbaik.  Selain  itu berdasarkan pengujian perhitungan dengan membandingkan  hasil  perhitungan  sistem  dan perhitungan  manual  juga  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dapat diterapkan secara baik pada sistem pendukung keputusan  pemilihan  supplier  pakaian  untuk  Toko HenHen  Collection  dan  berhasil  memberikan  saran berupa pilihan supplier yang objektif.

## Daftar Pustaka
[1]  R.  dkk, Sistem  Pendukung  Keputusan:  Teori  dan Implementasi .  Yayasan  Kita  Menulis,  2021.  [Online]. Available:
https://www.google.co.id/books/edition/Sistem_Pendukun g_Keputusan_Teori_dan_Imp/sEBXEAAAQBAJ?hl=id& gbpv=0
[2] I.  Mawaddah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Faktor - Faktor  Penyebab  Keterlambatan  Audit  Pada  Perusahaan Menerapkan  Metode  AHP  (Studi  Kasus:  Kantor  Akuntan Publik),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 2, pp. 91 – 98, 2020.
[3] Y. Fatma, E. Fuad, and R. Rusdi, “Penerapan Metode Profile  Matching  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Bantuan Pendidikan Pemerintah Kabupaten Pelalawan,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 20 – 27, 2022.
[4]  A.  Mareta  and  A.  Y.  Saput ra,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Supplier  Bahan  Bangunan Menggunakan  Metode  Weight  Product  Pada  Pt.  Cipta
Arsigriya,” J.  Ilm.  Bin.  STMIK  Bina  Nusant.  Jaya
Lubuklinggau , vol. 2, no. 2, pp. 43 – 50, 2020.
[5] M. Wicaksono, L. D. Fathimahhayati, and Y. Sukmono, “Pengambilan  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Supplier Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Technique  For  Others  Reference  by  Similarity  to  Ideal Solution  (TOPSIS),” J.  Tekno ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  1 – 17, 2020.
[6] E. D. Yanti, “Penerapan S istem Pendukung Keputusan Dalam  Menentukan  Supplier  Terbaik  Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process,” IMTechno  J.  Ind. Manag. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 81 – 86, 2020.
[7]  L.  V.  Aprilian  and  M.  H.  K  Saputra, Belajar  cepat metode  SAW .  Kreatif,  2020.  [Online].  Available: https://books.google.com/books?hl=en%5C&lr=%5C&id= SXvtDwAAQBAJ%5C&oi=fnd%5C&pg=PR10%5C&dq =kelayakan+penggunaan+sistem+artificial+intelligence+te rhadap+efektivitas+sistem+informasi+manajemen%5C&o ts=lv8V58cor6%5C&sig=- cRQTSmXgKLZj_4yV0EE8JfzcHw
[8] A. P. Wicaksono and A. Santoso, “Penerapan M -SAW dalam  Implementasi  Sistem  Rekomendasi  Pemilihan Smartphone  Dana  Terbatas,”  in SEMINAR  NASIONAL APTIKOM (SEMNASTIK) 2019 , 2019, pp. 196 – 204.
[9]  S.  K.  M.  P.  Asmawati  S et  al. , Sistem  Pendukung Keputusan .  Media  Sains  Indonesia,  2022.  [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=DB9ZEAAAQBAJ [10]  M.  H.  Yusuf,  M.  A.  Muzakki,  and  N.  Narto, “ Pemilihan  Supplier  Obat  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (Saw) Di BPM X ,” Tekmapro  J. Ind. Eng.  Manag. ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  73 – 84,  2020,  doi: 10.33005/tekmapro.v15i2.163.
[11] A.  Ramadhan  and  S.  Supatman,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Supplier  Pada  PT.  Avo  Innovation Technology  Dengan  Metode  Simple  Addivite  Weighting (SAW),” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 4, no. 2, pp. 256 – 267, 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i1.484.
[12]  A.  H.  Putra,  F.  M.  Sarimole,  D.  Iskandar,  and  V. Arinal,  “Implementasi  Metode  SAW  Dalam  Menentukan Supplier Terbaik Pada CV. Bina Usaha Mandiri,” J. Teknol. Inf. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  6 – 11,  2022,  doi: 10.52643/jti.v8i1.1616.